Произвольный генератор случайных чисел

Question

Возможно ли получить чрезвычайно быстрый, но надежный (тот же вход = тот же выход, поэтому я не могу использовать время) генератор псевдослучайных чисел? Я хочу, чтобы конечный результат был чем-то вроде float NumGen(int x, int y, int seed);, так что он создает случайное число от 0 до 1 на основе этих трех значений. Я нашел несколько генераторов случайных чисел, но я не могу заставить их работать, а генератор случайных чисел, который поставляется с Unity, очень медленный. Я должен сделать около 9 вызовов генератора на 1 метр поверхности, поэтому мне все равно, если это не является статистически статистически случайным, просто он работает очень быстро. Кто-нибудь знает об алгоритме, который соответствует моим потребностям? Спасибо :)

Answer 1

Я думаю, вам нужно было создать Случайный случай при каждом звонке NumGen. Чтобы функция возвращала один и тот же номер для тех же параметров, вы можете использовать хеш-функцию.

Я протестировал несколько вещей, и этот код был примерно в 3 раза быстрее, чем воссоздающие события Случайные.

//System.Security.Cryptography 
static MD5 hasher = MD5.Create(); 
static byte[] outbuf; 
static byte[] inbuf = new byte[12]; 
static float floatHash(uint x, uint y, uint z) { 
    inbuf[0]= (byte)(x >> 24); 
    inbuf[1]=(byte)(x >> 16); 
    inbuf[2]=(byte)(x >> 8); 
    inbuf[3]=(byte)(x); 
    inbuf[4]=(byte)(y >> 24); 
    inbuf[5]=(byte)(y >> 16); 
    inbuf[6]=(byte)(y >> 8); 
    inbuf[7]=(byte)(y); 
    inbuf[8]=(byte)(z >> 24); 
    inbuf[9]=(byte)(z >> 16); 
    inbuf[10]=(byte)(z >> 8); 
    inbuf[11]=(byte)(z); 
    outbuf = hasher.ComputeHash(inbuf); 
    return ((float)BitConverter.ToUInt64(outbuf, 0))/ulong.MaxValue; 
} 

Другой метод, использующий некоторые методы RSA примерно в 5 раз быстрее, чем нового System.Random (семена):

static uint prime = 4294967291; 
static uint ord = 4294967290; 
static uint generator = 4294967279; 
static uint sy; 
static uint xs; 
static uint xy; 
static float getFloat(uint x, uint y, uint seed) { 
    //will return values 1=> x >0; replace 'ord' with 'prime' to get 1> x >0 
    //one call to modPow would be enough if all data fits into an ulong 
    sy = modPow(generator, (((ulong)seed) << 32) + (ulong)y, prime); 
    xs = modPow(generator, (((ulong)x) << 32) + (ulong)seed, prime); 
    xy = modPow(generator, (((ulong)sy) << 32) + (ulong)xy, prime); 
    return ((float)xy)/ord; 
} 
static ulong b; 
static ulong ret; 
static uint modPow(uint bb, ulong e, uint m) { 
    b = bb; 
    ret = 1; 
    while (e > 0) { 
     if (e % 2 == 1) { 
      ret = (ret * b) % m; 
     } 
     e = e >> 1; 
     b = (b * b) % m; 
    } 
    return (uint)ret; 
} 

Я побежал тест, чтобы генерировать 100000 поплавков. Я использовал индекс как семя для System.Random и как параметр x floatHash (y и z был 0).

System.Random: Min: 2.921559E-06 Max: 0.9999979 Повторы: 0

floatHash MD5: Min: 7.011156E-06 Max: 0.9999931 Повторения: 210 (значения возвращали дважды)

GetFloat RSA: Min: 1.547858E-06 Max: 0.9999989 Повторы: 190

Answer 2

Я думаю, что вы недооцениваете System.Random класс. Это довольно быстро. Я считаю, что ваше замедление связано с созданием нового экземпляра класса Random при каждом вызове вашего метода NumGen.

В моем быстром испытании я смог генерировать 100 000 случайных чисел, используя System.Random примерно за 1 миллисекунду.

Чтобы избежать замедления, рассмотрите точки посева в 2D-плоскости. Распределите точки посева так, чтобы они покрывали расстояние не более 100 000 метров. Затем сопоставьте (или вычислите) ближайшую начальную точку для каждого счетчика и используйте эту точку в качестве вашего семени до System.Random.

Да, вы будете генерировать тонну случайных чисел, которые вы никогда не будете использовать, но они практически бесплатны.

Псевдо-код:

double NumGen(x, y, distance, seed) { 
    Random random = new Random(seed); 
    double result = 0; 
    for (int i=0; i<distance; i++) { 
    result = random.NextDouble(); 
    } 
} 

Вы можете изменить эту простую схему, чтобы вернуть последовательность случайных чисел (возможно, представляющих собой сетку), и пара, что с механизмом кэширования. Это позволит вам сохранить память и улучшить (уменьшить) потребление ЦП.